Thống kê và dữ liệu lớn machine-learning

3

Là xây dựng một phân loại đa lớp tốt hơn so với một số nhị phân?

Tôi cần phân loại URL thành các danh mục. Giả sử tôi có 15 danh mục mà tôi dự định không sử dụng mỗi URL. Là một phân loại 15 cách tốt hơn? Nơi tôi có 15 nhãn và tạo các tính năng cho mỗi điểm dữ liệu. Hoặc xây …

18 machine-learning classification categorical-data svm feature-selection

1

Ưu điểm và nhược điểm của SVM

Bất cứ ai có thể giải thích cho tôi những lợi thế và bất lợi của phân loại SVM phân biệt nó với các phân loại khác?

18 machine-learning svm

2

Sự khác biệt giữa thuật toán Baum-Welch và đào tạo Viterbi là gì?

Tôi hiện đang sử dụng đào tạo Viterbi cho một vấn đề phân đoạn hình ảnh. Tôi muốn biết những lợi thế / bất lợi của việc sử dụng thuật toán Baum-Welch thay vì đào tạo Viterbi.

18 machine-learning hidden-markov-model image-processing viterbi-algorithm baum-welch

3

Giải thích về chức năng mất 0-1

Tôi đang cố gắng nắm bắt mục đích của chức năng mất là gì và tôi không thể hiểu được nó. Vì vậy, theo như tôi hiểu thì hàm mất mát là để giới thiệu một số loại số liệu mà chúng ta có thể đo lường "chi phí" của …

18 machine-learning loss-functions

1

Xây dựng tối ưu tính năng ngày trong mạng lưới thần kinh

Làm việc với vấn đề hồi quy tôi bắt đầu nghĩ về việc thể hiện tính năng "ngày trong tuần". Tôi tự hỏi cách tiếp cận nào sẽ thực hiện tốt hơn: một tính năng; giá trị 1/7 cho thứ Hai; 2/7 cho thứ ba ... 7 tính năng: (1, …

18 machine-learning neural-networks feature-construction

3

Làm thế nào có thể giảm độ dốc ngẫu nhiên tránh được vấn đề tối thiểu cục bộ?

Tôi biết rằng gốc dốc ngẫu nhiên có hành vi ngẫu nhiên, nhưng tôi không biết tại sao. Có bất kỳ lời giải thích về điều này?

18 machine-learning random-variable gradient-descent

1

Làm thế nào để một bồn rửa nhà bếp ngẫu nhiên làm việc?

Năm ngoái tại NIPS 2017 Ali Rahimi và Ben Recht đã giành được giải thưởng về thời gian cho bài báo "Tính năng ngẫu nhiên cho máy hạt nhân quy mô lớn" nơi họ giới thiệu các tính năng ngẫu nhiên, sau đó được mã hóa thành thuật toán bồn …

18 machine-learning svm gaussian-process approximation

1

Không gian tính năng là gì?

Định nghĩa của "không gian tính năng" là gì? Ví dụ: Khi đọc về các SVM, tôi đọc về "ánh xạ tới không gian đặc trưng". Khi đọc về GIỎ HÀNG, tôi đọc về "phân vùng theo không gian đặc trưng". Tôi hiểu những gì đang xảy ra, đặc biệt …

18 machine-learning svm feature-selection cart feature-construction

3

Sự khác biệt giữa Conv1D và Conv2D là gì?

Tôi đã xem qua các tài liệu tích chập của máy ảnh và tôi đã tìm thấy hai loại kết hợp Conv1D và Conv2D. Tôi đã thực hiện một số tìm kiếm trên web và đây là những gì tôi hiểu về Conv1D và Conv2D; Conv1D được sử dụng cho …

18 machine-learning neural-networks conv-neural-network keras

4

Tại sao sử dụng nhãn giả không ảnh hưởng đến kết quả?

Tôi đã xem xét các phương pháp học bán giám sát và đã bắt gặp khái niệm "dán nhãn giả". Theo tôi hiểu, với việc gắn nhãn giả, bạn có một bộ dữ liệu được gắn nhãn cũng như một bộ dữ liệu chưa được gắn nhãn. Trước tiên, bạn …

18 machine-learning semi-supervised

3

Làm thế nào có thể có được một mô hình hồi quy tuyến tính tốt khi không có mối tương quan đáng kể giữa đầu ra và các yếu tố dự đoán?

Tôi đã đào tạo một mô hình hồi quy tuyến tính, sử dụng một tập hợp các biến / tính năng. Và mô hình có một hiệu suất tốt. Tuy nhiên, tôi đã nhận ra rằng không có biến nào có tương quan tốt với biến dự đoán. Làm thế …

17 regression machine-learning correlation multiple-regression linear-model

1

Trắc nghiệm: Nói với bộ phân loại theo ranh giới quyết định của nó

Đưa ra là 6 ranh giới quyết định dưới đây. Ranh giới quyết định là dòng violett. Dấu chấm và dấu chéo là hai bộ dữ liệu khác nhau. Chúng ta phải quyết định cái nào là: SVM tuyến tính Hạt nhân SVM (Hạt nhân đa thức bậc 2) Perceptionron …

17 machine-learning self-study classification neural-networks svm

5

Hiểu những tính năng nào là quan trọng nhất cho hồi quy logistic

Tôi đã xây dựng một trình phân loại hồi quy logistic rất chính xác trên dữ liệu của mình. Bây giờ tôi muốn hiểu rõ hơn tại sao nó hoạt động tốt như vậy. Cụ thể, tôi muốn xếp hạng các tính năng nào có đóng góp lớn nhất (tính …

17 machine-learning logistic feature-selection importance

1

Các đảm bảo lý thuyết của đóng bao là gì

Tôi (khoảng) đã nghe rằng: đóng bao là một kỹ thuật để giảm phương sai của thuật toán dự đoán / ước lượng / học tập. Tuy nhiên, tôi chưa bao giờ thấy một bằng chứng toán học chính thức của tuyên bố này. Có ai biết tại sao điều …

17 machine-learning mathematical-statistics bagging

3

Tại sao chúng ta chia theo độ lệch chuẩn mà không phải là một số yếu tố tiêu chuẩn hóa khác trước khi thực hiện PCA?

Tôi đã đọc những lời biện minh sau đây (từ ghi chú khóa học cs229) về lý do tại sao chúng ta chia dữ liệu thô theo độ lệch chuẩn của nó: mặc dù tôi hiểu những gì giải thích đang nói, tôi không rõ tại sao chia cho độ …

17 machine-learning pca mathematical-statistics

Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»